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通过 raft 的 leader lease 来解决集群脑裂时的 stale read 问题
通过 raft 的 leader lease 来解决集群脑裂时的 stale read 问题 问题 当 raft group 发生脑裂的情况下 老的 raft leader 可能在一段时间内并不知道新的 leader 已经被选举出来 这时候
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paxos之Multi-Paxos
paxos之Multi Paxos 一 基本原理介绍 朴素Paxos算法的Latency很高 Multi Paxos通过改变Promised的生效范围至全局的Instance 收到来自其他节点的Accept 则进行一段时间的拒绝提交请求 从
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ZooKeeper 典型应用场景一览
ZooKeeper 典型应用场景一览 数据发布与订阅 配置中心 发布与订阅模型 即所谓的配置中心 顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上 供订阅者动态获取数据 实现配置信息的集中式管理和动态更新 例如全局的配置信息 服务式服务框架的服务地
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zookeeper的服务容量和自我保护实现思考 1 服务自我保护能力 通过基于租户 Throtting机制 能够对访问请求限流 确保核心服务自我恢复能力 引入租户管理 为后续限流 性能统计等功能提供一个基础的信息 通过Throtting来达
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TiKV架构解析
TiKV架构解析 TiKV 的整体架构比较简单 如下 参考资料 1 TiKV 源码解析系列 如何使用 Raft 2 TiKV 源码解析系列 multi raf
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分布式存储系统
PaxosStore解读
PaxosStore解读 1 QuorumKV NWR 微信有大量分布式存储 QuorumKV 使用这个算法保证一致性 我们对这个算法做了改进 创造性地把数据副本分离出版本编号和数据存到不同设备 其中N 3 数据只有2份 版本编号有3份 在
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PBFT 拜占庭容错 基于拜占庭将军问题 一致性的确保主要分为这三个阶段 预准备 pre prepare 准备 prepare 和确认 commit 流程如下图所示 其中C为发送请求端 0123为服务端 3为宕机的服务端 具体步骤如下 1
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PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法
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Lamport 逻辑时钟
分布式系统中按是否存在节点交互可分为三类事件 一类发生于节点内部 二是发送事件 三是接收事件 注意 以下文章中提及的时间戳如无特别说明 都指的是Lamport 逻辑时钟的时间戳 不是物理时钟的时间戳 如果a在进程Pi中 b在进程Pj中 Ci
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Raft协议处理各种failover情况
Raft协议处理各种failover情况 Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了 但论文依然发散的比较多 相对冗长 读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠 变成真正属于自己的 这里我就借助
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一致性模型
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分布式系统的正确性验证方法 1 Jepsen框架 Jepsen是一个开源的分布式一致性验证框架 可用于验证分布式数据库 分布式消息队列 分布式协调系统 Jepsen探索特定故障模式下分布式系统是否满足一致性 Jepsen框架是一个
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分布式配置管理系统QConf 分布式配置管理系统QConf是360公司开源的系统 详见 https github com Qihoo360 QConf 整体架构图如下 资料 1 https github com Qihoo360 QConf
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Quorum Journal Manager原理
Quorum Journal Manager原理 在一个典型的HA集群 两个独立的物理节点配置为NameNodes 在任何时间点 其中之一NameNodes是处于Active状态 另一种是在Standby状态 Active NameNode
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测试分布式系统的线性一致性 一 介绍 正确实现一个分布式系统是非常有挑战的一件事情 因为需要很好的处理并发和失败这些问题 网络包可能被延迟 重复 乱序或者丢弃 机器可能在任何时候宕机 即使一些设计被论文证明是正确的 也仍然很难再实现中避免
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chubby——用于松耦合分布式系统的锁服务
chubby 用于松耦合分布式系统的锁服务 首先 Chubby是什么 Chubby主要用于解决分布式一致性问题 在一个分布式系统中 有一组的Process 它们需要确定一个Value 于是每个Process都提出了一个Value 一致性就是
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